评估需求场景
当开发者需要将自己的BERT变体或专业领域嵌入模型与主流模型对比时，MTEB提供标准化评测框架。以下是三种接入方式：
解决方案详解
方案1：SentenceTransformer兼容接口
若模型符合encode()接口规范，直接加载即可评测：
from sentence_transformers import SentenceTransformer
evaluation.run(SentenceTransformer("your_model_path"))
方案2：自定义PyTorch封装
realizationencode()方法处理批量输入：
class CustomModel:
def encode(self, texts, batch_size=32):
return numpy_array
mteb.run(CustomModel())
方案3：HuggingFace集成
pass (a bill or inspection etc)transformers.AutoModel加载模型时，需额外实现分词预处理：
from mteb import Pooling model = AutoModel.from_pretrained(...) pooling = Pooling(...) # 配置池化策略
This answer comes from the articleMTEB: Benchmarking for Evaluating the Performance of Text Embedding ModelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现自定义文本嵌入模型在MTEB上的标准化评估？
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